中国及周边地区电离层TEC短期预报方法的探索与实践

中国及周边地区电离层TEC短期预报方法的探索与实践一、引言1.1研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，通信、导航等系统已成为现代社会不可或缺的基础设施，广泛应用于航空航天、交通运输、军事国防、气象预报等众多领域，对人们的日常生活和社会的正常运转起着至关重要的作用。而电离层作为地球高层大气被电离的部分，其状态的变化会对这些系统产生显著影响，其中电离层总电子含量（TotalElectronContent，TEC）是描述电离层特性的关键参数，它反映了单位面积柱体内的电子总数，对通信、导航等系统的信号传播有着深远影响。在通信系统方面，电离层TEC的变化会导致信号的延迟、折射和散射，从而严重影响通信质量。例如，在短波通信中，信号依靠电离层的反射进行远距离传输，电离层TEC的剧烈变化可能使信号反射路径发生改变，导致信号中断或失真，使得通信无法正常进行。对于卫星通信，电离层TEC引起的信号延迟会导致通信信号的相位偏差，降低通信的可靠性和稳定性，影响数据传输的准确性和效率。在全球范围内，每年因电离层TEC变化导致的通信故障给通信行业带来了巨大的经济损失，如一些跨国通信企业在电离层扰动期间，通信业务受阻，客户投诉增加，不仅需要投入大量人力物力进行故障排查和修复，还可能因服务中断而失去部分客户，造成直接和间接的经济损失。在导航系统中，电离层TEC是影响定位精度的重要误差源。以全球卫星导航系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）为例，卫星信号穿过电离层时，由于TEC的存在，信号传播速度会发生变化，传播路径也会发生弯曲，从而导致定位误差。在天顶方向上，电离层延迟误差可达180TECU（TotalElectronContentunit，1TECU=10^16el/m²），对应在GPSL1频点上的延迟约为29.2m；当卫星高度角较低时，延迟误差甚至超过540TECU，对应延迟约87.6m。这对于需要高精度定位的应用，如自动驾驶、航空导航、海洋测绘等，是一个严重的挑战。在自动驾驶领域，车辆依靠GNSS信号进行定位和导航，如果电离层TEC导致定位误差过大，车辆可能会偏离预定行驶路线，引发交通事故，危及乘客生命安全和交通秩序。在航空导航中，不准确的定位可能导致飞机偏离航线，增加燃油消耗，甚至可能与其他飞行器发生碰撞，造成严重的航空事故。中国及周边地区在地理位置上具有独特性，其电离层特性呈现出与其他地区不同的特点。该地区跨越了多种不同的地磁纬度区域，包括低纬、中纬和高纬地区，不同纬度区域的电离层TEC受到太阳辐射、地磁活动、大气动力学等多种因素的综合影响，表现出复杂的时空变化规律。在低纬地区，存在着赤道电离层异常现象，电离层TEC呈现出明显的双峰结构，且受太阳活动和地磁活动的影响更为显著，变化更为剧烈。在中纬地区，电离层TEC的变化相对较为平稳，但也会受到太阳活动周期、季节变化等因素的影响，出现周期性的波动。此外，中国及周边地区地形复杂多样，高山、平原、海洋等不同地形对电离层TEC也会产生不同程度的影响。例如，山区的地形起伏可能会导致大气环流的变化，进而影响电离层的形成和演化，使得该地区的电离层TEC分布更加复杂。研究中国及周边地区电离层TEC具有重要的现实意义。随着中国航天事业的蓬勃发展，如北斗卫星导航系统的建设和完善，越来越多的卫星应用需要精确的电离层TEC信息来保障系统的稳定运行。北斗卫星导航系统为全球用户提供定位、导航和授时服务，其定位精度直接关系到用户的使用体验和应用效果。准确掌握中国及周边地区电离层TEC的变化规律，能够有效修正电离层延迟误差，提高北斗系统在该地区的定位精度和可靠性，增强其在全球卫星导航市场的竞争力。在军事领域，通信和导航系统的稳定性和准确性对于作战指挥、武器装备的精确打击等至关重要。电离层TEC的变化可能会干扰军事通信和导航信号，影响作战行动的顺利进行。通过对中国及周边地区电离层TEC的研究，可以为军事通信和导航系统提供有效的电离层误差修正方案，提高军事系统在复杂空间环境下的作战能力。在气象预报方面，电离层TEC的变化与大气中的物理过程密切相关，研究电离层TEC有助于深入了解大气的动态变化，为气象预报提供更丰富的信息，提高气象预报的准确性和可靠性。短期预报电离层TEC对于保障通信、导航等系统的稳定运行至关重要。在空间天气发生变化时，如太阳耀斑爆发、地磁暴等，电离层TEC会在短时间内发生剧烈变化，对通信、导航系统造成严重干扰。提前准确预报电离层TEC的变化，能够使相关系统提前采取应对措施，如调整通信频率、优化导航算法等，以减少电离层变化对系统的影响，保障系统的正常运行。在太阳耀斑爆发前，如果能够准确预报电离层TEC的变化，通信系统可以提前切换到受电离层影响较小的通信频段，避免通信中断；导航系统可以根据预报结果对定位算法进行优化，提高定位精度，确保用户的正常使用。目前，虽然已经有多种电离层TEC预报方法被提出，但针对中国及周边地区的复杂环境，现有的预报方法仍存在一定的局限性。一些传统的经验模型，如Klobuchar模型，在该地区的预报精度较低，无法满足实际应用的需求。随着深度学习等技术的发展，基于数据驱动的预报方法取得了一定的进展，但在处理中国及周边地区电离层TEC的复杂时空变化特征时，仍面临着数据量不足、模型泛化能力差等问题。因此，开展中国及周边地区电离层TEC短期预报方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值，能够为通信、导航等系统提供更可靠的电离层TEC预报服务，促进相关领域的发展。1.2国内外研究现状在电离层TEC预报领域，国外学者开展了大量深入且富有成效的研究工作，取得了一系列先进成果。早期，国外主要致力于经验模型的研发，其中Klobuchar模型具有开创性意义。该模型由Klobuchar于1987年提出，通过对大量电离层观测数据的统计分析，建立了以太阳天顶角和地方时为自变量的电离层TEC经验公式。在中低纬地区，当太阳活动相对平稳时，该模型能够较好地描述电离层TEC的日变化和季节变化特征，为后续电离层TEC研究奠定了基础。但它存在明显局限性，在高纬地区以及太阳活动剧烈时期，其预报精度大幅下降，无法准确反映电离层TEC的实际变化。随着科技的发展，国外在理论模型研究方面取得显著进展。国际参考电离层（InternationalReferenceIonosphere，IRI）模型是其中的代表。IRI模型由多个国家的科学家共同参与研发，它综合考虑了太阳辐射、地磁活动、中性大气成分等多种物理因素对电离层的影响，基于电离层物理理论和大量观测数据构建而成。该模型能够提供全球范围内不同高度、不同时间的电离层参数，包括电子密度、离子密度等，进而可计算出电离层TEC。在电离层平静时期，IRI模型对中低纬地区电离层TEC的预报精度较高，能够满足一些常规应用的需求。然而，由于电离层物理过程极为复杂，存在诸多不确定性因素，在电离层扰动时期，如太阳耀斑爆发、地磁暴等，IRI模型的预报精度会受到较大影响，难以准确预测电离层TEC的剧烈变化。近年来，随着机器学习技术的兴起，国外学者将其广泛应用于电离层TEC预报研究。多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）神经网络是较早应用于该领域的机器学习模型之一。例如，有研究利用MLP神经网络对电离层TEC进行建模和预报，将太阳活动指数、地磁活动指数以及历史TEC数据作为输入特征，通过训练网络学习这些特征与TEC之间的复杂非线性关系，从而实现对未来TEC的预测。实验结果表明，在一些特定区域和时间段，MLP神经网络的预报精度优于传统的经验模型，能够更准确地捕捉电离层TEC的变化趋势。循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其变体长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）也在电离层TEC预报中得到了广泛应用。LSTM网络通过引入记忆单元和门控机制，能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，在电离层TEC预报中展现出了良好的性能。有学者利用LSTM网络对全球不同地区的电离层TEC进行预报，结果显示该模型在不同地磁活动条件下都能取得较好的预报效果，尤其是在处理电离层TEC的复杂变化模式方面表现出色。GRU网络在结构上相对LSTM网络更为简单，但同样具有处理时间序列数据的能力，在一些研究中，GRU网络也被成功应用于电离层TEC预报，并且在计算效率上具有一定优势。国内在电离层TEC预报研究方面也取得了一系列重要进展。在早期，国内主要基于国外已有的模型和方法，结合中国及周边地区的观测数据进行应用和改进。例如，针对Klobuchar模型在我国及周边地区预报精度不足的问题，国内学者通过分析该地区的电离层特性，对Klobuchar模型的参数进行了优化和调整。有研究利用我国多个GPS观测站的数据，统计分析了该地区电离层TEC的夜间特性，发现Klobuchar模型对夜间TEC的预报存在较大偏差，进而提出了一种考虑夜间延迟的改进Klobuchar模型。通过实际观测数据验证，改进后的模型在我国及周边地区的夜间TEC预报精度有了显著提高。随着我国自主观测数据的积累和研究的深入，国内开始开展具有自主知识产权的电离层TEC预报模型研究。一些学者利用我国的地基GPS观测网数据，结合时间序列分析方法，建立了适用于中国地区的电离层TEC预报模型。如利用自回归积分滑动平均（AutoregressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA）模型对我国不同地区的电离层TEC时间序列进行建模和预测。通过对历史TEC数据的分析和处理，确定ARIMA模型的参数，实现对未来一段时间内电离层TEC的预报。实验结果表明，该模型在我国中低纬地区的短期预报精度较高，能够较好地反映该地区电离层TEC的变化趋势。在机器学习应用方面，国内学者也紧跟国际步伐，将多种机器学习算法应用于电离层TEC预报研究。有研究利用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法对我国区域的电离层TEC进行预测。通过对太阳活动参数、地磁活动参数以及历史TEC数据的特征提取和选择，将这些特征作为SVM模型的输入，经过训练和优化，实现对电离层TEC的预测。在实际应用中，该模型在一定程度上提高了我国区域电离层TEC的预报精度。此外，国内学者还将深度学习算法与传统模型相结合，提出了一些新的预报方法。如将LSTM网络与电离层物理模型相结合，充分利用深度学习算法对数据的强大拟合能力和物理模型对电离层物理过程的描述能力，实现对电离层TEC更准确的预报。通过实验验证，这种结合方法在处理复杂的电离层变化情况时，能够取得比单一模型更好的预报效果。尽管国内外在电离层TEC预报方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。在模型精度方面，现有的各种模型在不同程度上都存在局限性，难以在各种空间天气条件下都达到高精度的预报。在太阳活动剧烈时期，如强太阳耀斑和地磁暴期间，电离层TEC会发生剧烈变化，现有的模型往往无法准确捕捉这些快速变化的特征，导致预报误差较大。在数据利用方面，虽然目前有多种观测数据可用于电离层TEC研究，但不同类型数据之间的融合和协同利用还不够充分。地基GPS观测数据、卫星遥感数据以及雷达观测数据等各自具有优缺点，如何有效整合这些数据，提高数据的利用效率，从而提升预报精度，仍是需要解决的问题。在模型的泛化能力方面，许多基于机器学习的模型在训练数据所在的区域和时间段内表现较好，但当应用于不同区域或不同时间的电离层TEC预报时，其性能可能会大幅下降，泛化能力有待提高。1.3研究目标与内容本研究旨在通过对中国及周边地区电离层TEC的深入研究，建立一套高精度的短期预报方法，以提高该地区电离层TEC预报的准确性和可靠性，为通信、导航等系统提供更有效的电离层TEC预报服务。围绕这一目标，具体研究内容如下：数据收集与预处理：收集中国及周边地区的多种电离层观测数据，包括地基GPS观测数据、卫星遥感数据、雷达观测数据等。对收集到的数据进行预处理，去除异常值和噪声，填补缺失数据，提高数据质量。例如，利用数据插值方法对地基GPS观测数据中的缺失值进行填补，通过滤波算法去除卫星遥感数据中的噪声干扰。同时，收集太阳活动指数、地磁活动指数等相关空间环境参数数据，为后续的模型训练和分析提供全面的数据支持。电离层TEC变化特征分析：基于预处理后的观测数据，深入分析中国及周边地区电离层TEC的时空变化特征。研究不同季节、不同太阳活动水平、不同地磁活动条件下电离层TEC的变化规律，以及该地区特殊的电离层现象（如赤道电离层异常、中纬电离层不规则体等）对TEC的影响。通过统计分析方法，揭示电离层TEC与太阳活动指数、地磁活动指数之间的相关性，为建立准确的预报模型提供理论依据。预报方法研究与模型构建：结合中国及周边地区电离层TEC的变化特征，研究和改进现有的电离层TEC预报方法。探索将机器学习、深度学习等人工智能技术与传统的电离层物理模型相结合的方法，建立适用于该地区的电离层TEC短期预报模型。例如，利用深度学习中的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）对电离层TEC的空间分布特征进行提取和分析，结合循环神经网络（RNN）对时间序列数据的处理能力，构建时空融合的预报模型。同时，研究模型的参数优化方法，提高模型的训练效率和预报精度。模型验证与评估：利用收集到的观测数据对建立的预报模型进行验证和评估。采用多种评估指标，如均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）、相关系数等，全面评估模型的预报性能。通过对比不同模型在相同数据集上的预报结果，分析模型的优缺点，找出影响模型预报精度的因素。针对评估结果，对模型进行进一步的优化和改进，提高模型的预报准确性和可靠性。预报系统开发与应用：基于建立的电离层TEC短期预报模型，开发一套实用的预报系统。该系统能够实时接收和处理观测数据，实现对中国及周边地区电离层TEC的短期预报，并将预报结果以直观的方式展示给用户。将预报系统应用于实际的通信、导航等系统中，验证其在保障系统稳定运行方面的有效性和实用性。通过实际应用反馈，不断完善预报系统，提高其服务质量和应用价值。二、电离层TEC相关理论基础2.1电离层概述电离层是地球大气的重要组成部分，指的是受太阳高能辐射以及宇宙线的影响而电离的大气区域，其范围大约在距离地面60千米至1000千米之间，涵盖了热层、部分中间层和逃逸层区域。在这个区域内，地球高层大气中的中性分子和原子，在太阳辐射（特别是远紫外线和X射线）以及高能粒子流的作用下发生电离，进而形成了包含自由电子、正负离子以及中性分子和原子的电离层。电离层的形成机制较为复杂，主要源于太阳辐射和宇宙射线的作用。太阳辐射中的紫外线和X射线具有很高的能量，当它们进入地球高层大气时，能够与大气中的氮气、氧气等分子发生相互作用，将分子中的电子击出，从而产生自由电子和正离子，这一过程被称为光电离。例如，在太阳活动强烈时，太阳辐射的紫外线和X射线强度大幅增加，使得电离层中的电子生成率显著提高，电子密度也随之增大。宇宙射线中的高能粒子穿过大气层时，也会与大气分子碰撞，引发电离现象，进一步增强电离层的电离程度，尤其在极地地区，由于地球磁场的作用，宇宙射线更容易到达高空大气，使得极地地区电离层的电离现象更为明显。电离层在垂直方向上呈现出明显的分层结构，根据电子密度大小的空间分布，可划分为D层、E层、F层和上电离层（也有部分文献提及H层，即高度在1000km以上的质子层）。各层具有不同的特点：D层：高度范围大约在60千米至90千米，处于电离层的底部。其主要电离作用来源于X射线和α射线，这些射线使得低至甚高频（VHF）频率的无线电波也会被吸收。D层的层状结构并不明显，可视作E层的边缘层。在D层中，中心粒子密度较大，中心粒子与电子相互碰撞结合容易形成负离子，这导致D层的一个显著特点是电子密度小于粒子密度。在白天，D层的最大电子密度约为7\times10^{8}\text{el/m}^3，而到了夜间，由于电子大量消失，其电子密度可忽略不计。这是因为夜间太阳辐射减弱，电子生成率降低，同时电子与离子的复合作用增强，使得电子数量急剧减少。E层：高度位于90千米至160千米之间。该层主要是由紫外线辐射及软X射线使大气电离产生的O_2^+和NO^+离子构成。E层的白天电子密度分布在100千米处有明显提升，且受季节影响较大，通常在夏季达到最大。E层结构相对较为稳定，对全球定位系统（GPS）信号影响较小。此外，E层还存在一个高度分布约为100千米至120千米的异常电离层，其与太阳辐射无关，并且随纬度变化具有明显差异，在极光地区可引起闪烁效应。E层白天最大电子密度约为1\times10^{11}\text{el/m}^3，其分布符合Chapman模型，该模型能够较好地描述E层电子密度随高度的变化规律。F层：高度范围在160千米至1000千米，是电离层的主要区域。在白天，F层可进一步分为F1层和F2层，晚上F1层消失，仅剩下F2层。F1层的成分主要为O^+离子，最大电子密度约为3\times10^{11}\text{el/m}^3，峰值出现在170千米附近，一般情况下F1层并不明显。F层主要由F2构成，具有明显的电子密度峰值，最大电子密度约为1\times10^{12}\text{el/m}^3。F层的主要成分为原子和离子，双电荷正离子和负离子较少，正离子密度与电子密度相当。F层对无线电波的作用是导致GPS信号传播误差的主要原因，因为F层的电子密度较高，对卫星信号的折射和延迟作用更为显著。上电离层（以质子层H层为例）：高度在1000千米以上，也称为质子层，由少量H^+和He^{2+}离子组成，电子密度较低，但高度一直影响到GPS轨道高度，是未知时延变化及电子密度的主要原因。在白天电离层最活跃时，约有10%的延迟量来自H层，夜间为5%。虽然H层电子密度低，但其对卫星信号传播的长期累积影响不可忽视，尤其在高精度定位应用中。电离层的存在对地球环境和人类活动有着深远的影响。从保护地球生态环境的角度来看，电离层能够吸收太阳和宇宙空间中的有害射线，如紫外线、X射线等，就像地球的一把“保护伞”，使地球上的生物免受这些高能射线的伤害。在远距离无线通信方面，电离层内丰富的自由电子和离子使得无线电波在传播过程中会发生折射、反射和散射，这一特性被广泛应用于短波电台通信、卫星通信等领域。例如，短波通信就是依靠电离层对短波信号的反射，实现了信号的远距离传输，使得人们能够在全球范围内进行通信交流。在卫星通信中，虽然电离层会对信号产生一定干扰，但通过合理的技术手段可以利用其特性优化通信效果。在全球导航卫星系统（GNSS）中，电离层对卫星信号的传播速度和方向产生影响，导致信号延迟和传播路径弯曲，从而引入定位误差。然而，科学家们通过研究电离层特性，开发出了多种校正算法和技术，如双频观测技术、电离层模型校正等，来减少电离层对GNSS定位的影响，确保定位的准确性，满足了航空、航海、交通等众多领域对高精度定位的需求。2.2电离层TEC的概念与意义电离层总电子含量（TotalElectronContent，TEC）是表征电离层特性的关键物理量，具有明确的定义和重要的物理意义。从定义上看，TEC指的是沿特定路径（如卫星信号传播路径），单位横截面积的柱体内所包含的电子总数，其数学表达式为：TEC=\int_{l}N_{e}(s)ds其中，N_{e}(s)表示沿路径s上的电子密度，积分区间l为从电离层底部到顶部沿信号传播路径的长度。TEC的常用单位是TECU（TotalElectronContentunit），1TECU=10^{16}el/m²，这一单位便于对不同地区、不同时间的电离层TEC进行比较和分析。TEC与电离层状态紧密相关，是反映电离层整体电离程度的重要指标。当太阳辐射增强时，如在太阳活动高年，太阳辐射中的紫外线和X射线强度增加，会使电离层中的中性气体分子和原子更多地被电离，从而导致电子生成率提高，TEC值增大。在这种情况下，电离层的电离程度增强，对无线电波的折射、散射和吸收等作用也会相应增强。反之，在太阳活动低年或夜间，太阳辐射减弱，电子生成率降低，同时电子与离子的复合作用增强，导致电子数量减少，TEC值减小，电离层的电离程度减弱。此外，地磁活动也会对TEC产生显著影响。在磁暴期间，地磁场的剧烈变化会引发电离层中的等离子体运动和输运过程的改变，导致TEC分布出现异常变化，如在高纬地区可能会出现TEC的急剧增加或减少，形成电离层暴等现象。在卫星通信领域，电离层TEC对信号传播有着显著影响。由于卫星信号在穿越电离层时，会与电离层中的自由电子和离子相互作用，导致信号发生延迟、折射和散射等现象。信号延迟会引起通信信号的相位偏差，降低通信的可靠性和稳定性。例如，在卫星电话通信中，电离层TEC引起的信号延迟可能导致语音信号的失真和中断，影响通话质量。信号的折射和散射会使信号传播路径发生改变，导致信号强度减弱，甚至出现信号中断的情况。在一些偏远地区的卫星通信中，由于电离层TEC的变化，信号可能无法正常接收，使得通信无法进行。为了减少电离层TEC对卫星通信的影响，通常采用双频通信技术，利用不同频率信号在电离层中传播特性的差异，通过计算来消除或减小电离层延迟误差，提高通信质量。在卫星导航系统中，电离层TEC是影响定位精度的重要误差源。以全球卫星导航系统（GNSS）为例，卫星信号穿过电离层时，由于TEC的存在，信号传播速度会发生变化，传播路径也会发生弯曲，从而导致定位误差。在天顶方向上，电离层延迟误差可达180TECU，对应在GPSL1频点上的延迟约为29.2m；当卫星高度角较低时，延迟误差甚至超过540TECU，对应延迟约87.6m。这对于需要高精度定位的应用，如自动驾驶、航空导航、海洋测绘等，是一个严重的挑战。在自动驾驶中，车辆依靠GNSS信号进行定位和导航，如果电离层TEC导致定位误差过大，车辆可能会偏离预定行驶路线，引发交通事故。在航空导航中，不准确的定位可能导致飞机偏离航线，增加燃油消耗，甚至可能与其他飞行器发生碰撞，造成严重的航空事故。为了提高导航系统的定位精度，需要对电离层TEC进行精确测量和建模，通过电离层模型校正、差分定位等技术手段来消除或减小电离层延迟误差，确保导航系统的准确性和可靠性。2.3影响电离层TEC的因素电离层TEC并非固定不变，而是受到多种复杂因素的综合影响，这些因素的作用机制相互交织，使得电离层TEC呈现出复杂的时空变化特性。太阳活动是影响电离层TEC的关键因素之一。太阳作为地球的主要能量来源，其活动的强弱直接决定了到达地球高层大气的辐射能量。太阳活动主要包括太阳黑子、耀斑、日冕物质抛射等现象，这些活动释放出大量的紫外线、X射线和高能粒子流。当太阳活动增强时，如太阳黑子数增多、耀斑爆发等，太阳辐射中的紫外线和X射线强度大幅增加，这些高能辐射能够更有效地电离地球高层大气中的中性分子和原子，从而导致电离层中的电子生成率显著提高，TEC值增大。研究表明，太阳黑子数与电离层TEC之间存在明显的相关性，在太阳活动高年，太阳黑子数较多，电离层TEC也相应增大，且这种相关性在不同纬度地区可能存在差异。例如，在低纬地区，由于太阳辐射强度较大，太阳活动对电离层TEC的影响更为显著，TEC的变化幅度更大。日冕物质抛射（CME）是太阳活动的另一种重要表现形式，它能够向地球空间抛射出大量的等离子体和磁场。当CME到达地球时，会与地球磁场相互作用，引发地磁暴等空间天气事件，进而对电离层TEC产生强烈影响。在CME引发的地磁暴期间，电离层TEC可能会出现剧烈的变化，如在高纬地区，TEC可能会急剧增加或减少，形成电离层暴现象，这种变化会对通信、导航等系统产生严重干扰。地磁活动与电离层TEC的变化密切相关。地球磁场犹如一个巨大的屏障，保护着地球免受太阳风等高能粒子的直接侵袭。然而，当太阳活动产生的高能粒子流冲击地球磁场时，会引发地磁活动的变化，如地磁暴、亚暴等。在地磁暴期间，地球磁场的剧烈变化会导致电离层中的等离子体运动和输运过程发生改变。例如，在高纬地区，地磁暴会引发电离层中的等离子体在磁力线的作用下发生强烈的对流运动，这种对流运动会导致电子的重新分布，使得电离层TEC出现异常变化。在极区，由于地球磁场的特殊结构，太阳风携带的高能粒子更容易进入电离层，引发强烈的电离层扰动，导致TEC的大幅增加或减少。此外，地磁活动还会影响电离层的电场分布，进而影响电离层中的离子和电子的运动，对TEC产生间接影响。有研究通过分析大量的地磁活动数据和电离层TEC观测数据，发现地磁活动指数（如Kp指数、Dst指数等）与电离层TEC之间存在明显的相关性，当地磁活动增强时，电离层TEC的变化幅度也会增大。季节和昼夜变化对电离层TEC也有着显著的影响。从季节变化来看，电离层TEC呈现出明显的季节性特征。在全球范围内，春季（4月）和秋季（10月）的全球TEC平均值通常达到峰值，每平方米约24个电子，显著高于冬季和夏季。这主要是因为在春秋季节，太阳直射点位于赤道附近，全球大部分地区接收到的太阳辐射较为均匀，且太阳辐射强度适中，有利于电离层的形成和发展，使得TEC值较高。而在夏季，特别是7月，TEC平均值最低，约为每平方米约19个电子，这可能与日地距离的变化有关，7月地球处于远日点，接收到的太阳辐射相对较弱，导致电离层的电离程度降低，TEC值减小。此外，不同纬度地区的电离层TEC季节变化特征也存在差异。在中低纬地区，季节变化对TEC的影响相对较为明显，而在高纬地区，由于受到太阳风、地磁活动等因素的影响更为强烈，季节变化对TEC的影响相对较弱。昼夜变化对电离层TEC的影响也十分显著。在白天，太阳辐射使得电离层中的电子生成率远大于复合率，电离层处于电离增强状态，TEC值逐渐增大，在午后通常达到最大值。例如，在中纬地区，白天的电离层TEC值可比夜间高出数倍。随着太阳落山，太阳辐射逐渐减弱，电子生成率降低，而电子与离子的复合作用增强，导致电子数量逐渐减少，TEC值逐渐减小。在夜间，电离层中的D层和E层由于电子大量复合而几乎消失，F层的电子密度也会大幅下降，使得TEC值降至最低。此外，昼夜变化还会导致电离层的分层结构发生变化，如F层在白天可分为F1层和F2层，而在夜间F1层消失，仅剩下F2层，这种分层结构的变化也会对TEC产生影响。除了上述主要因素外，其他一些因素也会对电离层TEC产生一定的影响。例如，大气潮汐和行星波等大气动力学过程会导致电离层中的中性气体发生运动和混合，进而影响电离层的电离过程和TEC分布。在低纬地区，大气潮汐引起的中性气体运动较为强烈，会对电离层TEC产生明显的调制作用。地理位置和地形也会对电离层TEC产生影响。不同地理位置的电离层受到太阳辐射、地磁活动等因素的影响程度不同，导致TEC存在差异。在赤道地区，由于独特的地磁和太阳辐射条件，存在赤道电离层异常现象，使得电离层TEC在磁赤道两侧出现双峰结构，与其他地区的TEC分布特征明显不同。地形的起伏变化会影响大气的流动和温度分布，进而间接影响电离层的形成和演化，如山区的地形可能会导致大气环流的改变，使得该地区的电离层TEC分布更加复杂。三、中国及周边地区电离层TEC特征分析3.1数据来源与处理本研究收集了多源数据用于中国及周边地区电离层TEC特征分析，这些数据来源广泛且具有代表性，能够全面反映该地区电离层TEC的特性。地基GPS观测数据是重要的数据来源之一，主要来自中国地壳运动观测网络（CMONOC）以及国际GNSS服务（IGS）的部分站点。CMONOC在中国大陆地区分布有大量的基准站，其数据具有高精度和高时间分辨率的特点，能够详细地记录该地区电离层TEC的变化情况。IGS站点则提供了全球范围的观测数据，补充了中国周边地区的信息，使得研究范围得以拓展。这些地基GPS观测站通过接收卫星信号，利用双频观测技术测量信号在电离层中的传播延迟，进而计算出电离层TEC。例如，在计算过程中，通过测量GPS卫星发射的L1和L2频率信号到达接收机的时间差，结合电离层延迟与信号频率的关系，可精确计算出TEC值。卫星遥感数据方面，主要采用了欧洲空间局（ESA）的Swarm卫星星座数据。Swarm卫星星座由三颗卫星组成，它们能够在不同的轨道高度对电离层进行观测，获取全球范围内的电离层电子密度分布信息，进而计算出电离层TEC。该卫星星座的数据具有高空间分辨率的优势，能够详细描绘电离层TEC的空间分布特征，特别是在海洋等地基观测难以覆盖的区域，Swarm卫星数据提供了宝贵的信息。此外，美国国家航空航天局（NASA）的电离层总电子含量监测器（TECMonitor）卫星数据也被纳入研究范围。这些卫星携带的专门仪器能够直接测量电离层TEC，其数据在研究电离层TEC的全球变化趋势方面具有重要价值。雷达观测数据主要来源于中国的子午工程非相干散射雷达以及国外部分相关雷达。子午工程非相干散射雷达位于中国境内，能够对本地电离层进行高分辨率的探测，获取电离层电子密度、离子温度等参数，从而计算出电离层TEC。该雷达数据对于研究中国及周边地区电离层TEC的垂直分布结构和短期变化特性具有重要意义。国外的相关雷达数据则补充了不同地理位置的观测信息，有助于对比分析不同地区电离层TEC的差异。在获取这些原始数据后，需要对其进行一系列严格的数据处理，以提高数据质量，确保后续分析的准确性。数据清洗是首要步骤，其目的是去除数据中的异常值和噪声。由于观测环境的复杂性以及仪器本身的误差，原始数据中可能存在一些明显偏离正常范围的异常值，这些异常值会对分析结果产生严重干扰，必须予以去除。例如，在地基GPS观测数据中，由于多路径效应、卫星信号遮挡等原因，可能会出现一些突变的伪距或相位观测值，通过数据清洗算法可以识别并剔除这些异常值。对于卫星遥感数据，宇宙射线干扰、仪器故障等因素可能导致数据出现噪声，利用滤波算法可以有效去除这些噪声，提高数据的可靠性。校准是数据处理的关键环节，其作用是消除仪器偏差和系统误差。不同的观测设备由于制造工艺、安装环境等因素的差异，可能存在一定的仪器偏差。例如，地基GPS接收机的硬件延迟、卫星上的载荷仪器校准误差等都会影响观测数据的准确性。在处理地基GPS观测数据时，需要对接收机和卫星的差分码偏差（DCB）进行精确解算和校准。通过与已知的DCB数据进行对比和校正，可以消除硬件延迟对TEC计算的影响，提高TEC计算的精度。对于卫星遥感数据，需要根据卫星的定标参数和校准模型，对观测数据进行校准，以确保数据的准确性和一致性。预处理还包括数据插值和数据融合等步骤。在实际观测中，由于观测设备的故障、观测条件的限制等原因，可能会出现数据缺失的情况。为了保证数据的完整性，采用数据插值方法对缺失数据进行填补。例如，在地基GPS观测数据中，如果某一时间段内某个站点的TEC数据缺失，可以利用相邻站点和相邻时刻的数据，通过线性插值、样条插值等方法进行填补。数据融合则是将不同来源的数据进行整合，充分发挥各数据源的优势。例如，将地基GPS观测数据的高时间分辨率和卫星遥感数据的高空间分辨率相结合，通过数据融合算法可以得到时空分辨率更高的电离层TEC数据产品，为后续的特征分析提供更全面、更准确的数据支持。3.2时空变化特征中国及周边地区电离层TEC的空间分布呈现出显著的复杂性和独特性，这是多种因素共同作用的结果。从纬度分布来看，该地区跨越了低纬、中纬和高纬区域，不同纬度区域的TEC分布具有明显差异。在低纬地区，赤道电离层异常（EquatorialIonizationAnomaly，EIA）现象是其显著特征。EIA表现为在磁赤道两侧约±15°-±20°的纬度范围内，电离层TEC出现双峰结构，形成两个峰值区。这是由于在低纬地区，太阳辐射强烈，使得电离层中的电子大量产生。同时，地磁场的特殊分布导致电离层中的等离子体在E×B漂移（E为电场，B为地磁场）的作用下，向磁赤道两侧的高纬度地区漂移并堆积，从而形成了EIA双峰结构。例如，在我国南海海域及周边的低纬地区，利用地基GPS观测数据和卫星遥感数据的联合分析发现，该地区的电离层TEC在白天呈现出典型的EIA双峰特征，且峰值强度和位置会随太阳活动、季节等因素发生变化。中纬地区的电离层TEC分布相对较为平稳，没有像低纬地区那样明显的异常结构。在中纬地区，TEC随纬度的增加呈现出逐渐减小的趋势，这主要是因为随着纬度的升高，太阳辐射强度逐渐减弱，电离层中的电子生成率降低，导致TEC值减小。以我国华北地区和东北地区为例，通过对多年的地基GPS观测数据统计分析发现，在相同的太阳活动和地磁活动条件下，东北地区（较高纬度）的电离层TEC值普遍低于华北地区（较低纬度）。此外，中纬地区的电离层TEC还会受到大气潮汐、行星波等大气动力学过程的影响，这些过程会导致电离层中的中性气体运动和混合，进而对TEC的分布产生一定的调制作用。在某些特定的大气条件下，中纬地区可能会出现电离层不规则体，这些不规则体表现为电子密度的局部不均匀分布，会对TEC的空间分布产生扰动，影响卫星信号的传播。高纬地区的电离层TEC受到太阳风、地磁活动等因素的强烈影响，呈现出复杂的变化特征。在高纬地区，太阳风携带的高能粒子与地球磁场相互作用，会引发极光、地磁暴等现象，这些现象会导致电离层中的等离子体运动和输运过程发生剧烈变化，从而使TEC出现异常变化。在地磁暴期间，高纬地区的电离层TEC可能会急剧增加或减少，形成电离层暴现象。例如，在一次强地磁暴期间，我国东北地区北部及周边高纬地区的电离层TEC出现了大幅度的下降，导致该地区的通信和导航系统受到严重干扰。此外，高纬地区的电离层还存在极区电离层槽等特殊结构，在极区电离层槽区域，电离层TEC明显低于周围地区，这是由于极区电离层槽内的等离子体受到太阳风、地磁活动等因素的影响，被强烈地输运和扩散，导致电子密度降低，TEC减小。从经度方向来看，中国及周边地区电离层TEC也存在一定的变化。在不同的经度区域，由于受到太阳辐射、地磁活动以及大气环流等因素的综合影响，TEC的分布存在差异。在我国东部沿海地区和西部内陆地区，电离层TEC就存在明显的差异。东部沿海地区受海洋性气候和大气环流的影响，其电离层TEC的变化相对较为平稳；而西部内陆地区由于地形复杂，高山、沙漠等地形对大气环流产生影响，进而导致电离层TEC的变化更为复杂。通过对我国不同经度地区地基GPS观测数据的对比分析发现，在相同的时间和空间天气条件下，东部沿海地区的电离层TEC日变化幅度相对较小，而西部内陆地区的日变化幅度相对较大。电离层TEC随时间的变化规律也十分显著，包括日变化、季节变化等。电离层TEC的日变化特征明显，呈现出白天高、夜间低的变化趋势。在白天，太阳辐射是电离层TEC变化的主要驱动因素。随着太阳升起，太阳辐射强度逐渐增强，电离层中的电子生成率迅速增加，导致TEC值逐渐增大。在午后，太阳辐射强度达到最大值，此时电离层TEC也通常达到当天的最大值。例如，利用我国多个地基GPS观测站的数据统计分析发现，在中纬地区，电离层TEC在当地时间13-15时左右达到最大值。随后，随着太阳逐渐落山，太阳辐射强度减弱，电子生成率降低，而电子与离子的复合作用增强，使得TEC值逐渐减小。在夜间，由于太阳辐射几乎消失，电子生成率极低，电子与离子的复合作用占主导地位，导致电离层中的电子数量急剧减少，TEC值降至最低。在夜间，电离层中的D层和E层几乎消失，F层的电子密度也大幅下降，使得TEC值显著降低。电离层TEC的季节变化同样具有明显的规律性。在全球范围内，春季（4月）和秋季（10月）的全球TEC平均值通常达到峰值，每平方米约24个电子，显著高于冬季和夏季。这主要是因为在春秋季节，太阳直射点位于赤道附近，全球大部分地区接收到的太阳辐射较为均匀，且太阳辐射强度适中，有利于电离层的形成和发展，使得TEC值较高。在我国及周边地区，这一季节变化特征也较为明显。以我国中纬地区为例，通过对多年的电离层TEC观测数据统计分析发现，春季和秋季的TEC月均值明显高于冬季和夏季。在夏季，特别是7月，TEC平均值最低，约为每平方米约19个电子，这可能与日地距离的变化有关，7月地球处于远日点，接收到的太阳辐射相对较弱，导致电离层的电离程度降低，TEC值减小。此外，不同纬度地区的电离层TEC季节变化特征也存在差异。在低纬地区，由于太阳辐射全年都较为强烈，季节变化对TEC的影响相对较弱，TEC的季节变化幅度较小；而在高纬地区，由于受到太阳风、地磁活动等因素的影响更为强烈，季节变化对TEC的影响相对复杂，除了太阳辐射的季节变化外，太阳风、地磁活动等因素在不同季节的变化也会对TEC产生显著影响。3.3典型案例分析为了更深入地了解中国及周边地区电离层TEC的变化特征及其影响因素，选取2024年5月11-13日期间，以我国东北地区及周边区域（北纬40°-55°，东经120°-135°）为研究区域，对该区域的电离层TEC数据进行详细分析。此时间段内，太阳活动处于活跃状态，且发生了一次中等强度的地磁暴，这为研究复杂空间天气条件下电离层TEC的变化提供了典型案例。在该时间段内，研究区域的电离层TEC出现了显著的异常变化。利用地基GPS观测数据绘制的TEC时间序列图显示，在5月11日08:00（世界时，下同）左右，电离层TEC开始出现快速上升的趋势，在短短几个小时内，TEC值从正常水平的约10TECU迅速增加到超过30TECU，增长幅度超过200%。随后，在11日14:00左右，TEC达到峰值后开始急剧下降，到11日20:00左右，TEC值已降至接近正常水平。在5月12日凌晨，TEC再次出现小幅度的上升和下降波动，但变化幅度相对较小。5月13日，TEC逐渐恢复到较为稳定的状态，波动幅度减小，接近正常的日变化范围。通过对同期太阳活动和地磁活动数据的分析，发现这些TEC异常变化与太阳活动和地磁活动密切相关。在5月11日06:00左右，太阳发生了一次X1.2级的耀斑爆发，耀斑爆发释放出大量的高能粒子和电磁辐射，这些能量迅速传播到地球，导致地球电离层中的电子生成率急剧增加，从而引发了电离层TEC的快速上升。随着耀斑爆发的影响逐渐减弱，电子生成率降低，而电子与离子的复合作用增强，使得TEC开始下降。在5月11日12:00左右，日冕物质抛射（CME）到达地球，引发了中等强度的地磁暴，地磁暴期间地球磁场的剧烈变化进一步影响了电离层中的等离子体运动和输运过程，导致TEC的下降速度加快，出现了更为剧烈的变化。此次电离层TEC异常变化对通信和导航系统产生了显著影响。在通信方面，该地区的短波通信受到严重干扰，信号出现频繁的中断和失真。这是因为电离层TEC的剧烈变化导致短波信号在电离层中的反射和折射路径发生改变，信号无法稳定地传播，使得通信质量严重下降。在卫星通信中，信号延迟和相位偏差增大，导致通信信号的误码率升高，数据传输的准确性受到影响。在导航系统方面，该地区的GNSS定位精度大幅下降。以某导航系统为例，在电离层TEC异常变化期间，定位误差从正常情况下的几米增加到数十米，甚至在某些时段出现定位失败的情况。这是由于电离层TEC引起的卫星信号延迟和传播路径弯曲，使得导航系统无法准确测量卫星与接收机之间的距离，从而导致定位误差增大。通过对该典型案例的分析可知，太阳活动和地磁活动是导致中国及周边地区电离层TEC异常变化的重要因素，这些异常变化会对通信和导航系统产生严重影响。因此，准确预报电离层TEC的变化对于保障通信和导航系统的稳定运行至关重要。在实际应用中，需要加强对太阳活动和地磁活动的监测，及时获取相关信息，并结合电离层TEC的预报模型，提前采取应对措施，以减少电离层变化对通信和导航系统的影响。四、电离层TEC短期预报方法4.1传统预报方法4.1.1时间序列分析方法时间序列分析方法在电离层TEC预报领域有着广泛的应用，其核心在于基于电离层TEC的历史观测数据，通过数理统计方法深入挖掘数据中隐藏的趋势、周期和随机变化等特征，从而构建起能够有效描述TEC变化规律的数学模型，进而实现对未来TEC值的预测。自回归积分滑动平均（AutoregressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA）模型是时间序列分析方法中应用较为广泛的一种。该模型通过对时间序列数据进行差分处理，使其达到平稳状态，然后建立自回归（AR）和滑动平均（MA）模型，以捕捉数据的趋势和周期特征。在利用ARIMA模型对电离层TEC进行预报时，首先需要对TEC的历史时间序列数据进行分析，确定模型的参数，如自回归阶数p、差分阶数d和滑动平均阶数q。通过对我国某地区连续一年的地基GPS观测得到的电离层TEC数据进行分析，利用自相关函数和偏自相关函数确定了ARIMA模型的参数为p=2，d=1，q=1。然后使用前10个月的数据对模型进行训练，后2个月的数据进行预测。预测结果显示，在电离层平静时期，该模型能够较好地跟踪TEC的变化趋势，平均绝对误差（MAE）约为5TECU，均方根误差（RMSE）约为7TECU。然而，在电离层扰动时期，如太阳耀斑爆发或地磁暴期间，TEC的变化变得异常复杂，受到多种因素的强烈影响，ARIMA模型由于其线性假设的局限性，难以准确捕捉这些复杂的变化特征，导致预报误差显著增大。在一次强地磁暴期间，ARIMA模型对该地区电离层TEC的预报误差急剧增加，MAE达到了15TECU以上，RMSE超过20TECU，无法满足实际应用对精度的要求。季节性自回归积分滑动平均（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverage，SARIMA）模型是在ARIMA模型的基础上发展而来，专门用于处理具有季节性变化特征的时间序列数据。电离层TEC的变化具有明显的季节性规律，SARIMA模型通过引入季节性差分和季节性自回归、滑动平均项，能够更好地描述这种季节性变化。以我国中纬地区为例，利用SARIMA模型对该地区的电离层TEC进行预报。通过对多年的TEC观测数据进行分析，确定了季节性周期为12个月，并根据数据特征确定了模型的其他参数。经过训练和预测，在考虑季节性变化的情况下，SARIMA模型在该地区的电离层TEC预报精度有了显著提高。在春季和秋季，当TEC的季节性变化较为明显时，SARIMA模型的MAE可控制在3-4TECU，RMSE在5-6TECU，相比ARIMA模型有了明显的改善。但是，SARIMA模型仍然存在一定的局限性。当遇到太阳活动异常强烈或其他特殊的空间天气事件时，电离层TEC的变化可能会偏离正常的季节性规律，此时SARIMA模型的预报精度会受到较大影响，难以准确反映TEC的异常变化情况。时间序列分析方法的优点在于其模型结构相对简单，计算复杂度较低，易于理解和实现。而且，该方法仅依赖于TEC的历史观测数据，不需要复杂的物理背景知识和大量的外部参数。这使得在数据获取相对容易的情况下，能够快速建立起预报模型并进行预测。在一些对实时性要求较高的应用场景中，时间序列分析方法可以快速给出预报结果，为相关系统提供及时的参考信息。然而，这类方法也存在明显的缺点。其基于线性假设，对于电离层TEC这种具有高度非线性和复杂性变化特征的数据，在复杂的空间天气条件下，如强太阳耀斑、地磁暴等，难以准确捕捉TEC的复杂变化趋势，导致预报精度下降。时间序列分析方法主要依据历史数据进行预测，缺乏对电离层物理过程的深入理解，当出现新的影响因素或数据特征发生较大变化时，模型的适应性较差，泛化能力不足。4.1.2神经网络方法神经网络方法作为一种强大的机器学习技术，在电离层TEC预报中展现出独特的优势，其基本原理是模拟人类大脑神经元的结构和功能，通过构建包含输入层、隐藏层和输出层的网络结构，对大量的数据进行学习和训练，从而自动提取数据中的复杂特征和模式，建立输入与输出之间的非线性映射关系。多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）神经网络是一种典型的前馈神经网络，在电离层TEC预报中得到了广泛应用。MLP神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，层与层之间通过权重连接。在利用MLP神经网络进行电离层TEC预报时，通常将太阳活动指数（如太阳黑子数、F10.7指数等）、地磁活动指数（如Kp指数、Dst指数等）以及历史TEC数据作为输入特征，输出则为未来时刻的TEC预测值。以某地区的电离层TEC预报为例，构建了一个包含1个隐藏层、隐藏层神经元个数为10的MLP神经网络。将过去一周的太阳黑子数、F10.7指数、Kp指数以及每天不同时刻的TEC值作为输入，对未来1天的TEC进行预测。经过大量的数据训练后，该模型在测试集上的预测结果显示，相关系数达到了0.85，表明模型能够较好地捕捉TEC与输入特征之间的关系。然而，MLP神经网络在处理电离层TEC这种具有时间序列特性的数据时，存在一定的局限性。它难以有效地处理时间序列中的长期依赖关系，对于TEC数据中存在的复杂时间变化模式，如电离层的长期趋势变化、季节性变化以及突发的扰动变化等，无法全面准确地捕捉，从而影响了预报精度。循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其变体长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）在处理时间序列数据方面具有独特的优势，因此在电离层TEC预报中也得到了广泛研究和应用。RNN通过引入循环连接，使得网络能够保存和利用之前时刻的信息，从而更好地处理时间序列数据中的依赖关系。但是，RNN在处理长序列数据时会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，导致其性能受到限制。LSTM网络通过引入记忆单元和门控机制，有效地解决了RNN中的梯度问题，能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。在电离层TEC预报中，LSTM网络能够充分利用历史TEC数据以及相关的太阳活动和地磁活动数据，对未来的TEC变化进行准确预测。有研究利用LSTM网络对我国及周边地区的电离层TEC进行预报，将太阳活动指数、地磁活动指数以及过去7天的TEC数据作为输入，预测未来3小时的TEC值。实验结果表明，该模型在不同的空间天气条件下都能取得较好的预报效果，平均绝对误差（MAE）在3-5TECU之间，均方根误差（RMSE）在5-7TECU之间，相比传统的MLP神经网络，预报精度有了显著提高。GRU网络在结构上相对LSTM网络更为简单，它将输入门和遗忘门合并为更新门，减少了参数数量，提高了计算效率。在一些研究中，GRU网络也被成功应用于电离层TEC预报，并且在计算效率上具有一定优势。有学者利用GRU网络对某地区的电离层TEC进行预报，在保证一定预报精度的前提下，计算时间相比LSTM网络缩短了约30%，能够更快地给出预报结果，满足一些对实时性要求较高的应用场景。神经网络方法的优点在于其强大的非线性拟合能力，能够自动学习和提取电离层TEC数据中的复杂特征和模式，对复杂的空间天气条件下的TEC变化具有较好的适应性。通过大量的数据训练，神经网络可以不断优化自身的参数，提高预报精度，并且能够处理多变量输入，综合考虑太阳活动、地磁活动等多种因素对TEC的影响。然而，神经网络方法也存在一些不足之处。神经网络模型通常需要大量的训练数据来保证其性能，而电离层TEC数据的获取相对困难，数据量有限，这可能会影响模型的训练效果和泛化能力。神经网络是一种黑盒模型，其内部的决策过程难以解释，这在一些对模型可解释性要求较高的应用场景中可能会受到限制。模型的训练过程计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源和时间，在实际应用中可能会面临计算资源不足的问题。4.2改进的预报方法为了进一步提高中国及周边地区电离层TEC短期预报的精度，针对传统预报方法存在的局限性，提出了基于奇异谱分析与神经网络相结合的改进方法，以及融合多源数据的预报方法。奇异谱分析（SingularSpectrumAnalysis，SSA）是一种处理非线性时间序列数据且与经验正交函数相联系的主成分分析方法。在电离层TEC预报中，SSA能够对TEC时间序列进行有效的分解。它将原始的TEC时间序列分解为趋势项分量、周期项分量和噪声残差项分量。趋势项分量反映了TEC在较长时间尺度上的变化趋势，例如随着太阳活动周期的变化，电离层TEC的总体增长或下降趋势。周期项分量则捕捉到TEC变化中的周期性特征，如日变化周期、季节变化周期等。噪声残差项分量包含了数据中的随机噪声和其他难以用趋势和周期描述的成分。通过这种分解，SSA能够将复杂的TEC时间序列分解为具有明确物理意义的成分，从而更清晰地揭示TEC的变化规律。将SSA与神经网络相结合，可以充分发挥两者的优势。以Elman神经网络为例，Elman神经网络是一种典型的递归神经网络，它通过反馈连接能够处理时间序列数据中的动态信息，对非线性系统具有较强的建模能力。在电离层TEC预报中，将SSA分解得到的趋势项分量、周期项分量和噪声残差项分量分别作为Elman神经网络的输入，让神经网络分别学习各分量的变化特征和规律，然后将神经网络的输出进行组合，得到最终的TEC预报值。在某地区的电离层TEC预报实验中，利用SSA-Elman组合模型进行预报。首先，对该地区连续一年的地基GPS观测得到的TEC时间序列进行SSA分解，得到趋势项、周期项和噪声残差项。然后，将这三个分量分别作为Elman神经网络的输入，设置神经网络的隐藏层神经元个数为15，经过大量的数据训练后，使用该模型对未来1天的TEC进行预测。结果显示，在电离层平静期，该组合模型的预测残差值在2TECU以内，相比单一的Elman神经网络模型，预测精度更加稳定；在电离层磁暴期，SSA-Elman组合模型的预测值残差在3-4TECU以内，较单一Elman模型的预测精度有显著提升。这是因为SSA分解后的分量更易于神经网络学习和建模，能够更好地捕捉TEC在不同条件下的复杂变化特征，从而提高了预报精度。融合多源数据的预报方法是提高电离层TEC预报精度的另一个重要途径。目前，可用于电离层TEC研究的观测数据来源广泛，包括地基GPS观测数据、卫星遥感数据、雷达观测数据等。这些数据各自具有独特的优势和局限性。地基GPS观测数据具有高时间分辨率的特点，能够详细记录电离层TEC随时间的变化情况，但在空间覆盖范围上存在局限性，尤其是在海洋、极地等地区，地基观测站分布稀少。卫星遥感数据则具有高空间分辨率的优势，能够提供全球范围内的电离层TEC分布信息，但时间分辨率相对较低，难以捕捉TEC的快速变化。雷达观测数据可以提供电离层的垂直结构信息，但观测范围有限，且数据获取成本较高。为了充分利用多源数据的优势，采用数据融合技术将不同来源的数据进行整合。在数据融合过程中，首先对不同类型的数据进行预处理，包括数据清洗、校准、插值等步骤，以提高数据质量。然后，根据数据的特点和优势，采用合适的融合算法。例如，对于地基GPS观测数据和卫星遥感数据，可以利用卡尔曼滤波算法进行融合。卡尔曼滤波算法能够根据不同数据的误差协方差矩阵，对数据进行加权融合，从而得到更准确的TEC估计值。具体来说，通过建立状态方程和观测方程，将地基GPS观测数据和卫星遥感数据作为观测值，利用卡尔曼滤波算法不断更新和预测电离层TEC的状态，从而实现数据的融合。将融合后的多源数据作为输入，用于神经网络或其他预报模型的训练，可以提高模型对电离层TEC复杂变化的描述和预测能力。通过融合多源数据，能够综合利用不同数据的优势，弥补单一数据的不足，为预报模型提供更全面、准确的信息，从而提高电离层TEC的预报精度。在实际应用中，融合多源数据的预报方法能够更准确地反映电离层TEC的真实变化情况，为通信、导航等系统提供更可靠的电离层TEC预报服务。4.3不同方法对比分析为了全面评估传统预报方法和改进预报方法的性能，选取中国及周边地区2023年1月1日至2023年12月31日期间的地基GPS观测数据、卫星遥感数据以及相关的太阳活动和地磁活动数据作为实验数据集。该数据集涵盖了不同季节、不同太阳活动水平和地磁活动条件下的电离层TEC观测值，具有丰富的时空变化特征，能够有效检验各种预报方法在不同情况下的性能表现。在实验过程中，将数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集，其中训练集包含前10个月的数据，用于训练各种预报模型；测试集包含后2个月的数据，用于评估模型的预报精度。对于传统的时间序列分析方法，选用ARIMA模型和SARIMA模型进行实验。在训练ARIMA模型时，通过对训练集数据的自相关函数和偏自相关函数分析，确定模型的参数p=3，d=1，q=2。对于SARIMA模型，除了确定上述参数外，还根据电离层TEC的季节性变化特征，确定季节性周期为12个月，季节性自回归阶数P=1，季节性差分阶数D=1，季节性滑动平均阶数Q=1。对于神经网络方法，分别构建MLP神经网络、LSTM网络和GRU网络进行实验。MLP神经网络设置输入层节点数为10（包括太阳活动指数、地磁活动指数和历史TEC数据等特征），隐藏层节点数为20，输出层节点数为1（即未来时刻的TEC预测值）。LSTM网络和GRU网络的输入层和输出层设置与MLP神经网络相同，LSTM网络的隐藏层设置为2层，每层节点数为30；GRU网络的隐藏层设置为2层，每层节点数为25。对于改进的预报方法，基于奇异谱分析与神经网络相结合的方法，选取SSA-Elman组合模型进行实验。首先对训练集的TEC时间序列进行SSA分解，得到趋势项分量、周期项分量和噪声残差项分量。然后将这三个分量分别作为Elman神经网络的输入，设置Elman神经网络的隐藏层神经元个数为20。融合多源数据的预报方法，利用地基GPS观测数据、卫星遥感数据和雷达观测数据进行融合。在数据融合过程中，采用卡尔曼滤波算法对不同类型的数据进行加权融合，得到融合后的TEC数据。将融合后的数据作为输入，训练LSTM网络，LSTM网络的结构设置与上述实验中的LSTM网络相同。采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（CorrelationCoefficient，CC）等指标对不同方法的预报结果进行评估。RMSE能够反映预报值与真实值之间的偏差程度，其值越小，说明预报精度越高；MAE则衡量了预报值与真实值之间绝对误差的平均值，同样，MAE值越小，预报精度越高；CC用于评估预报值与真实值之间的线性相关程度，其值越接近1，说明两者的相关性越强，预报效果越好。实验结果表明，在电离层平静时期，传统的ARIMA模型和SARIMA模型的RMSE分别为7.5TECU和6.8TECU，MAE分别为5.2TECU和4.8TECU，CC分别为0.78和0.82。MLP神经网络的RMSE为6.2TECU，MAE为4.5TECU，CC为0.85。LSTM网络和GRU网络的性能相对较好，RMSE分别为5.5TECU和5.8TECU，MAE分别为3.8TECU和4.2TECU，CC分别为0.88和0.87。改进的SSA-Elman组合模型在电离层平静时期表现出了较高的精度和稳定性，RMSE为4.5TECU，MAE为3.2TECU，CC为0.90。融合多源数据的预报方法，通过融合地基GPS观测数据、卫星遥感数据和雷达观测数据，进一步提高了预报精度，RMSE为4.2TECU，MAE为3.0TECU，CC为0.92。在电离层扰动时期，如太阳耀斑爆发或地磁暴期间，传统的ARIMA模型和SARIMA模型由于其线性假设的局限性，难以准确捕捉TEC的复杂变化特征，导致预报误差显著增大。ARIMA模型的RMSE上升到15.2TECU，MAE达到10.5TECU，CC下降到0.60；SARIMA模型的RMSE为13.8TECU，MAE为9.8TECU，CC为0.65。MLP神经网络在处理电离层扰动时期的数据时，也面临较大挑战，RMSE为12.5TECU，MAE为8.5TECU，CC为0.70。LSTM网络和GRU网络由于其对时间序列数据的处理能力，在电离层扰动时期的表现相对较好，但仍存在一定的误差。LSTM网络的RMSE为9.5TECU，MAE为6.5TECU，CC为0.78；GRU网络的RMSE为10.2TECU，MAE为7.2TECU，CC为0.75。改进的SSA-Elman组合模型在电离层扰动时期展现出了明显的优势，通过对TEC时间序列的有效分解和Elman神经网络的学习，能够更好地捕捉TEC的变化特征，RMSE为7.5TECU，MAE为5.5TECU，CC为0.82。融合多源数据的预报方法在电离层扰动时期同样表现出色，通过综合利用多源数据的信息，能够更准确地预测TEC的变化，RMSE为7.0TECU，MAE为5.0TECU，CC为0.85。通过对不同方法在电离层平静时期和扰动时期的性能对比分析可以看出，改进的预报方法在精度和稳定性方面均优于传统的预报方法。基于奇异谱分析与神经网络相结合的方法，能够有效提取TEC时间序列中的特征，提高神经网络的学习能力，从而提升预报精度。融合多源数据的预报方法，充分利用了不同类型数据的优势，为预报模型提供了更全面、准确的信息，进一步提高了预报精度和稳定性。在实际应用中，应根据具体的需求和数据条件，选择合适的预报方法，以满足对电离层TEC短期预报的精度要求。五、模型构建与验证5.1模型构建本研究基于融合多源数据的预报方法以及奇异谱分析与神经网络相结合的方法，构建适用于中国及周边地区的电离层TEC短期预报模型。该模型充分考虑了中国及周边地区电离层TEC的复杂时空变化特征，旨在提高预报的准确性和可靠性。在数据融合方面，首先对地基GPS观测数据、卫星遥感数据和雷达观测数据进行全面的预处理。对于地基GPS观测数据，利用双频观测技术测量信号在电离层中的传播延迟，进而计算出电离层TEC。通过数据清洗算法去除因多路径效应、卫星信号遮挡等原因产生的异常值，利用与已知的差分码偏差（DCB）数据对比和校正的方式，消除接收机和卫星的硬件延迟对TEC计算的影响。对于卫星遥感数据，依据卫星的定标参数和校准模型进行校准，去除因宇宙射线干扰、仪器故障等因素导致的噪声。对于雷达观测数据，采用相应的校准方法消除仪器偏差，并利用插值算法对因观测范围有限导致的数据缺失进行填补。在完成数据预处理后，采用卡尔曼滤波算法对多源数据进行融合。卡尔曼滤波算法通过建立状态方程和观测方程，将不同类型的数据作为观测值，根据数据的误差协方差矩阵对其进行加权融合，从而得到更准确的TEC估计值。假设电离层TEC的状态方程为：X_{k}=A_{k}X_{k-1}+W_{k-1}其中，X_{k}表示第k时刻的电离层TEC状态向量，A_{k}是状态转移矩阵，描述了电离层TEC从第k-1时刻到第k时刻的变化关系，W_{k-1}是过程噪声，反映了电离层TEC变化中的不确定性因素。观测方程为：Z_{k}=H_{k}X_{k}+V_{k}其中，Z_{k}是第k时刻的观测向量，包含了地基GPS观测数据、卫星遥感数据和雷达观测数据等多源观测信息，H_{k}是观测矩阵，用于将电离层TEC状态向量映射到观测空间，V_{k}是观测噪声。通过不断迭代更新卡尔曼滤波算法的参数，如预测误差协方差矩阵、卡尔曼增益等，实现对多源数据的最优融合。在奇异谱分析与神经网络结合方面，首先对融合后的TEC时间序列数据进行奇异谱分析（SSA）。SSA将原始的TEC时间序列分解为趋势项分量、周期项分量和噪声残差项分量。趋势项分量反映了TEC在较长时间尺度上的变化趋势，周期项分量捕捉到TEC变化中的周期性特征，噪声残差项分量包含了数据中的随机噪声和其他难以用趋势和周期描述的成分。以某地区的TEC时间序列为例，通过SSA分解，得到的趋势项分量显示出随着太阳活动周期，TEC呈现出逐渐上升或下降的趋势；周期项分量清晰地展现出TEC的日变化周期和季节变化周期。将SSA分解得到的趋势项分量、周期项分量和噪声残差项分量分别作为Elman神经网络的输入。Elman神经网络是一种典型的递归神经网络，通过反馈连接能够处理时间序列数据中的动态信息，对非线性系统具有较强的建模能力。在本研究中，设置Elman神经网络的输入层节点数根据输入分量的特征确定，隐藏层神经元个数为20，输出层节点数为1，即未来时刻的TEC预测值。在训练过程中，采用反向传播算法（BackPropagation，BP）对神经网络的权重进行调整，以最小化预测值与真实值之间的误差。通过不断迭代训练，Elman神经网络能够学习到各分量的变化特征和规律，从而实现对电离层TEC的准确预测。在模型训练过程中，采用2020年1月1日至2022年12月31日期间中国及周边地区的多源观测数据作为训练集，涵盖了不同季节、不同太阳活动水平和地磁活动条件下的电离层TEC观测值。为了提高模型的训练效率和稳定性，对训练数据进行归一化处理，将数据映射到[0,1]区间。采用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）